Estimation des dommages autos: ce qu’il faut savoir sur les estimations basées sur la photographie
La COVID-19 a eu d’importantes répercussions sur les modes de fonctionnement des ateliers de carrosserie. Parmi les opérations quotidiennes qui ont été repensées pour s’adapter à la situation sanitaire se trouve l’estimation basée sur la photographie (PBE). Cette technologie qui était encore peu utilisée a connu une forte augmentation depuis le début de la pandémie.
Découvre les particularités et avantages de cette technologie récente qui séduit de plus en plus d’estimateurs de dommages automobiles.
Une expérience de sinistres sans contact
Historiquement, la plupart des compagnies d’assurance proposaient trois ou quatre méthodes d’inspection standard (MOI) pour évaluer les dommages causés à un véhicule dans le cadre du processus de réclamation. Ces méthodes standard comprennent souvent :
- un programme de réparation directe (DRP),
- une inspection par le personnel sur le lieu du véhicule s’il se trouve sur le territoire d’un membre du personnel ;
- ou une inspection par un évaluateur indépendant.
La nouvelle technologie de l’estimation basée sur la photographie (PBE) est comme son nom l’indique un système d’estimation qui utilise la photographie pour réaliser des estimations préliminaires à distance. Ce nouvel outil n’en est encore qu’à ses débuts, mais permet un gain de temps considérable.
Il faudra encore du temps avant d’exploiter tout son potentiel, puisqu’à l’heure actuelle, pour réaliser une liste précise de l’ensemble des dommages subis par un véhicule, les ateliers de carrosserie n’ont d’autre choix que de le démonter.
Comme l’estimation basée sur la photographie (PBE) est uniquement basée sur des images, il arrive souvent que des suppléments soient à ajouter à la liste des retouches nécessaires. Malgré ce problème, les clients semblent satisfaits par ce type de service.
Les stratégies utilisées pour réduire les taux de suppléments
Les ateliers de carrosserie et les experts en estimation des réclamations travaillent d’arrache-pied afin de développer des stratégies et des outils pour optimiser les estimations qui sont rédigées tout en réduisant le taux de supplément.
Aussi, les technologies de reconnaissance visuelle progressent rapidement. Combinées à l’apprentissage machine et à l’utilisation de données d’estimations historiques, les logiciels pourront bientôt créer de manière fiable une estimation qui pourra être rapidement confirmée ou modifiée par un estimateur.
En attendant, d’autres approches sont utilisées par certains ateliers et estimateurs de dommages autos pour réduire les taux de suppléments. En utilisant par exemple une approche basée sur une analyse méthodique des points de rupture des processus, il est possible de réduire considérablement le taux de suppléments.
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